randomly choose a sample of k items from a list S containing n elements, the algorithm may be online (i.e. the input list is unknown beforehand) https://en.wikipedia.org/wiki/Reservoir_sampling ReserviorSampling(Source[..n], Result[..k]) { ; i <= k;…

问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10,其描述如下: How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l…

copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. --------------------------------------------------------------------------------------- 问题 随机抽样问题表示如下: 要求从N个元素中随机的抽取k个元素,其中N无法确定. 这种应用的场景一般是数据流的情况下,由于数据…

蓄水池采样算法 问题描述分析 采样问题经常会被遇到,比如: 从 100000 份调查报告中抽取 1000 份进行统计. 从一本很厚的电话簿中抽取 1000 人进行姓氏统计. 从 Google 搜索 "Ken Thompson",从中抽取 100 个结果查看哪些是今年的. 这些都是很基本的采用问题. 既然说到采样问题,最重要的就是做到公平,也就是保证每个元素被采样到的概率是相同的.所以可以想到要想实现这样的算法,就需要掷骰子,也就是随机数算法.(这里就不具体讨论随机数算法了,假定我们有了…

问题起源于编程珠玑Column 12中的题目10,其描述如下: How could you select one of n objects at random, where you see the objects sequentially but you do not know the value of n beforehand? For concreteness, how would you read a text file, and select and print one random l…

水塘抽样是一系列的随机算法,其目的在于从包含n个项目的集合S中选取k个样本,其中n为一很大或未知的数量,尤其适用于不能把所有n个项目都存放到主内存的情况. 在高德纳的计算机程序设计艺术中,有如下问题:可否在一未知大小的集合中,随机取出一元素?.或者是Google面试题: I have a linked list of numbers of length N. N is very large and I don't know in advance the exact value of N. How…

1.理解 问题定义可以简化如下:在不知道文件总行数的情况下,如何从文件中随机的抽取一行? 首先想到的是我们做过类似的题目吗?当然,在知道文件行数的情况下,我们可以很容易的用C运行库的rand函数随机的获得一个行数,从而随机的取出一行,但是,当前的情况是不知道行数,这样如何求呢?我们需要一个概念来帮助我们做出猜想,来使得对每一行取出的概率相等,也即随机.这个概念即蓄水池抽样(Reservoir Sampling). 水塘抽样算法(Reservoir Sampling)思想: 在序列流中取一个数,如…

Given a stream of elements too large to store in memory, pick a random element from the stream with uniform probability. To solve the problem which n size is unknown, Reservior Sampling is a perfect algorithm to use: Reservoir sampling algorithm can…

蓄水池抽样算法简介 蓄水池抽样算法随机算法的一种,用来从 N 个样本中随机选择 K 个样本,其中 N 非常大(以至于 N 个样本不能同时放入内存)或者 N 是一个未知数.其时间复杂度为 O(N),包含下列步骤 (假设有一维数组 S, 长度未知,需要从中随机选择 k 个元素, 数组下标从 1 开始), 伪代码如下: array R[k]; // result integer i, j; // fill the reservoir array to k do R[i] := S[i] done; /…

2018-03-05 14:06:40 问题描述:给出一个数据流,这个数据流的长度很大或者未知.并且对该数据流中数据只能访问一次.请写出一个随机选择算法,使得数据流中所有数据被选中的概率相等. 问题求解:如果是长度已知或者有限的问题,那么可以使用朴素的方法,先遍历一遍得到的长度.然后在得到长度后可以使用随机算法得到一个随机的index. 但是本题已经明确指出数据流长度很大或者未知,也就是说只能遍历一次,而且要保证每个数被挑选的概率相等. 标准解法是使用Reservoir Sampling算法,该…